Data Scientist/AI Engineer Digital Marketing - Freelance (H/F)

La mission s'inscrit au sein de l'équipe Data Scientist/AI Engineer, en lien direct avec le département Marketing digital situé à CDG. Le candidat sera une extension de l'équipe pour connecter les besoins business avec les développements techniques. L'équipe est composée de 5 personnes et travaille dans un environnement international partagé entre Amstelveen (KLM Headquarters) et Paris (Air France Headquarters).
* Comprendre les besoins business et représenter l'équipe auprès du département digital marketing à CDG.
* Développer, implémenter et maintenir des modèles de machine learning pour la détection d'anomalies, les recommandations de destinations, etc.
* Concevoir, rechercher et implémenter l'ensemble de la pipeline ML, depuis le réentraînement jusqu'au déploiement et au monitoring des modèles.
* Surveiller et améliorer continuellement les modèles ML en production, en garantissant des déploiements à faible latence et le respect des standards internes.
* Travailler dans l'écosystème Google Cloud Platform (GCP), en utilisant notamment BigQuery et la suite VertexAI pour le développement et le déploiement des modèles.
* Utiliser Terraform pour l'infrastructure-as-code, Docker pour la containerisation, et Github Actions pour les pipelines CI/CD, afin d'assurer des solutions robustes et évolutives.
* Participer aux cérémonies agiles régulières (stand-ups, sessions de refinement, etc.).
* Travailler à la fois sur des sujets nouveaux et assurer la continuité des projets existants.
* Google Cloud Platform (GCP) : BigQuery, Cloud Run, VertexAI
* Terraform (infrastructure-as-code)
* Docker (containerisation)
* Github Actions (CI/CD)
* Git, Unix shell, REST APIs
* Python (code production, CI/CD, tests, optimisation)
* Durée estimée : début octobre 2026, mission longue (> 1 an)
* Localisation : CDG (avec flexibilité possible TLS, VLB, France, Maroc, Inde)
* Présence sur site : 2 jours par semaine, occasionnellement 3 jours
* Mode de travail : hybride, avec flexibilité entre télétravail et présence au bureau
* Déplacements professionnels : possibles à AMS, CDG, VLB ou TLS
* Fuseau horaire à respecter : France
* Langue : maîtrise de l'anglais cruciale (travail quotidien, réunions, documentation, présentations)
* Environ 90% du temps consacré à l'innovation, 10% à la continuité
* Autonomie et rigueur sont des points différenciants
* Challenge principal : compréhension d'un nouveau domaine métier
1. Au moins 3 ans d'expérience en Data Science/Machine Learning
2. Expérience avérée dans le développement de pipelines MLOps incluant déploiement, monitoring et réentraînement
3. Maîtrise avancée du Python en production, avec bonnes pratiques en CI/CD, tests et optimisation de code
4. Expérience avec Google Cloud Platform (GCP) et ses outils comme BigQuery, Cloud Run et VertexAI ou équivalent chez un autre fournisseur cloud majeur
5. Compétences en Terraform pour infrastructure-as-code, Docker pour la containerisation, et Github Actions pour les pipelines CI/CD
6. Expérience avec Git, Unix shell et REST APIs
7. Profil tech savvy avec sens de la logique, des mathématiques et des statistiques
8. Esprit entrepreneurial, analytique, créatif et orienté résultats
9. Capacité à se connecter au business et comprendre les besoins métier
10. Autonomie et rigueur comme points différenciants